연합학습에서 근사 전역 Hessian을 활용한 학습 가속화

Core Concepts

연합학습에서 전역 모델 학습의 수렴 속도를 높이기 위해 근사 전역 Hessian 정보를 활용하여 Newton 방식의 최적화를 수행함.

Abstract

연합학습(Federated Learning, FL)에서는 데이터가 분산되어 있어 중앙 집중식 학습에 비해 통신 오버헤드가 크다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 저자들은 FAGH(Federated Learning with Approximated Global Hessian)이라는 Newton 최적화 기반의 새로운 FL 학습 방법을 제안한다. FAGH의 핵심 내용은 다음과 같다: 각 클라이언트는 국소 gradient와 Hessian의 첫 번째 행을 서버에 전송한다. 서버는 이 정보를 활용하여 근사 전역 Hessian을 구하고, 이를 이용해 Newton 방식의 업데이트 방향을 직접 계산한다. 이를 통해 전역 모델 학습의 수렴 속도를 높일 수 있으며, 기존 Newton 기반 FL 알고리즘에 비해 클라이언트와 서버의 계산 및 메모리 복잡도를 크게 낮출 수 있다. 실험 결과, FAGH는 SCAFFOLD, FedGA, FedExP, GIANT, DONE 등 다른 최신 FL 학습 방법들에 비해 통신 라운드 수와 학습 시간을 크게 단축할 수 있음을 보여준다.

Stats

연합학습에서 전역 모델 학습을 위한 통신 비용은 O(2d)이다. FedAvg의 국소 시간 복잡도는 O(d)이다. FAGH의 국소 시간 및 공간 복잡도는 O(d)이다. FAGH의 서버 공간 복잡도는 O(2d + 2d)이다. FAGH의 서버 시간 복잡도는 O(d)이다.

Quotes

"연합학습에서 전역 모델 학습의 수렴 속도가 느리다는 문제가 있다." "Newton 최적화 방법은 2차 수렴 속도를 가지므로 연합학습 가속화에 유용할 수 있다." "FAGH는 전역 Hessian 정보를 효율적으로 활용하여 전역 모델 학습을 가속화할 수 있다."

Key Insights Distilled From

FAGH

by Mrinmay Sen,... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11041.pdf

Deeper Inquiries

연합학습에서 데이터 이질성 문제를 해결하기 위한 다른 접근법은 무엇이 있을까?

데이터 이질성 문제를 해결하기 위한 다른 접근법으로는 FedProx, FedNova, SCAFFOLD, MOON, FedDC, pFedMe, FedGA, FedExP 등이 있습니다. 이러한 방법들은 주로 데이터가 이질적으로 분산되어 있는 경우에 대응하기 위해 제안되었습니다. 예를 들어, FedProx는 로컬 목적 함수에 근접항(µ)을 포함하여 로컬 그래디언트의 방향을 제어합니다. FedNova는 단순 평균이나 가중 평균 대신 정규화된 평균을 사용하여 전역 모델을 찾습니다. SCAFFOLD는 로컬 모델 업데이트의 급격한 변동을 제어하기 위해 분산 감소를 사용합니다. MOON은 로컬 훈련을 보정하기 위해 모델 수준의 대조 학습을 수행합니다. FedDC는 보조 로컬 드리프트 변수를 사용하여 로컬 훈련을 보정합니다. pFedMe는 Moreau envelopes 정규화된 손실 함수를 사용합니다. FedGA는 로컬 그래디언트와 전역 그래디언트 사이의 변위를 찾아 로컬 모델을 초기화하는 데 사용합니다. FedExP는 Projection Onto Convex Sets (POCS) 알고리즘의 외삽 메커니즘을 사용하여 서버 단계 크기 또는 학습률을 적응적으로 찾습니다.

FAGH 외에 Newton 최적화 기반의 다른 연합학습 알고리즘들은 어떤 한계점이 있는가?

다른 Newton 최적화 기반의 연합학습 알고리즘들은 대규모 설정에서 헤시안 및 그 역행렬을 계산하고 저장하는 것과 관련된 도전에 직면합니다. 이러한 계산 및 저장 문제를 해결하기 위해 연구자들은 헤시안을 근사하는 방법에 집중하고 있습니다. 또한 로컬 모델이 뉴턴 최적화 방법을 사용하여 업데이트될 때 다른 문제가 발생할 수 있습니다. 뉴턴 최적화 방법은 모델 매개변수를 업데이트하기 위해 헤시안 역행렬을 사용하므로 모든 로컬로 훈련된 모델을 평균화하여 전역 모델을 찾는 것이 불가능합니다. 이러한 한계로 인해 기존의 뉴턴 방법 기반의 연합 최적화 알고리즘들은 계산적으로 비효율적이거나 메모리 비효율적이며 통신 라운드마다 네 번의 통신이 필요할 수 있습니다.

FAGH의 아이디어를 다른 분산 최적화 문제에 적용할 수 있을까?

FAGH의 아이디어는 다른 분산 최적화 문제에도 적용할 수 있습니다. 특히, 근사된 전역 헤시안을 활용하여 글로벌 모델 훈련의 수렴을 가속화하는 방법은 다양한 최적화 문제에 유용할 수 있습니다. 다른 분산 최적화 문제에서도 데이터 이질성 문제와 통신 오버헤드 문제가 발생할 수 있으며, FAGH의 방법론은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 FAGH는 로컬 및 서버 공간 복잡성이 낮고 구현이 간단하며 빠른 수렴 속도를 제공하기 때문에 다른 분산 최적화 문제에 적용할 수 있는 잠재력이 있습니다. 따라서 FAGH의 개념은 다른 분산 최적화 문제에 적용하여 효율적인 최적화를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.